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中软国际智慧机场解决方案

充分利用现有信息化建设基础,紧密围绕机场内“客、地、空、 货、事、城”等关键要素以生产经营、日常管理和旅客服务体验为抓手,整合内外部资源,打通数据和系统壁垒,实现机场整体运行态势的“可视、可管、可控”,实现更智慧的运行、管理、服务,加速机场数字化转型,打造“安全、高效、舒适、智能、绿色、可持续、业务增值”的标杆示范机场。

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中软国际智慧教育解决方案

智慧校园顶层设计以数据中心和业务中心为基础,区域协同便捷高效,构筑教育高质量发展支撑体系。建设多维度智慧决策和发展体系,提高教育管理水平、教学教研效率校区运行服务质量,构建数字资源和创新应用,提供环境全面感知、智慧型、数据化、网络化、协作型一体化的教学、科研、管理和生活服务,并能对教育教学、教育管理进行洞察和预测的智慧学习环境,满足智能教育全场景安全可信要求

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中软国际智慧景区解决方案

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  • 2022-07-11
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中软国际智慧矿山解决方案

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  • 2022-07-11
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中软国际智慧商业地产解决方案V1.0_购物中心

根据国家商务部的定义:购物中心是集多种零售店铺、服务设施集中在一个建筑物内或一个区域内,向消费者提供综合性服务的商业集合体。 购物中心是人、货、场的有机结合,盈利主要依靠:租金、资产升值、抽成。

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中软国际智慧商业地产解决方案V1.0_商办楼宇

我国商办市场增速可观,近十年商办面积年均复合增长率均超过10%;商办行业从业人员众多,已经具备相当规模;商办类企业数量超过2500万个,中小企业占大多数,近十年企业数量增速接近17%

  • 2022-07-11
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中软国际智慧园区碳中和(零碳)解决方案

园区以绿色智慧化发展为目标,通过管理精益智慧化、能源互补高效化、运营服务低碳绿色化实现园区碳中和,园区以绿色智慧化发展为目标,通过管理精益智慧化、能源互补高效化、运营服务低碳绿色化实现园区碳中和

  • 2022-07-11
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中软国际智慧制造业园区解决方案

充分利用现有信息化建设基础,紧密围绕制造园区内“人、地、 事、物、情、组织”等关键要素结合制造业劳动力、资金、土 地、营商环境、数据等生产要素,以生产经营、日常管理和员工企业服务为抓手,整合内外部资源,打通数据和系统壁垒,实现制造园区整体运行态势的“可视、可管、可控”,加速园区数字化转型,打造“安全、高效、舒适、智能、绿色、可持续、业务增值”的标杆示范园区

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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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低空产业高质量发展路径与策略研究报告(2025年)

报告重点聚焦低空产业,提出低空产业的体系架构,探讨低空产业发展现状、路径及挑战,提出低空产业下一步发展思考和建议。

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人工智能赋能中小企业高质量发展研究报告(2025年)

报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势,分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考,聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础,对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。

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